子图之间的箭头

Question

子图之间的箭头

3

我决定玩一下this的示例代码。我成功地找到了如何在两个子图之间绘制一条直线，即使该线超出了其中一个子图的边界。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
axs = [ax1, ax2]

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# generate some random test data
all_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(6, 10)]

# plot violin plot
axs[0].violinplot(all_data,
                  showmeans=False,
                  showmedians=True)
axs[0].set_title('Violin plot')

# plot box plot
axs[1].boxplot(all_data)
axs[1].set_title('Box plot')

# adding horizontal grid lines
for ax in axs:
    ax.yaxis.grid(True)
    ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(all_data))])
    ax.set_xlabel('Four separate samples')
    ax.set_ylabel('Observed values')

for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():
    tick.label.set_fontsize(20)
plt.setp(axs[0], xticklabels=['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])

transFigure = fig.transFigure.inverted()
coord1 = transFigure.transform(ax1.transData.transform([5,10]))
coord2 = transFigure.transform(ax2.transData.transform([2,-10]))
line = mpl.lines.Line2D((coord1[0],coord2[0]),(coord1[1],coord2[1]),
                        c='k', lw=5, transform=fig.transFigure)
fig.lines.append(line)

是的，那条添加的线很丑，但我只想让它起到功能。

不过，我真正想做的是在子图之间制作一个箭头，但我无法弄清楚如何做到这一点，而不需要自己弄出箭头。有没有一种方法可以使用matplotlib.pyplot.arrow类来实现这一点呢？

- Forklift17

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Biggsy · Accepted Answer

我也想在两个子图之间画一个箭头，但我甚至不知道从哪里开始！然而，在原问题中的子图之间线条示例为我提供了足够的线索来开始...

首先，我将原问题中的代码缩减到最小工作示例：

from matplotlib import lines, pyplot as plt

fig = plt.figure()

# First subplot
ax1 = fig.add_subplot(121)
plt.plot([0, 1], [0, 1])

# Second subplot
ax2 = fig.add_subplot(122)
plt.plot([0, 1], [0, 1])

# Add line from one subplot to the other
xyA = [0.5, 1.0]
ax1.plot(*xyA, "o")
xyB = [0.75, 0.25]
ax2.plot(*xyB, "o")
transFigure = fig.transFigure.inverted()
coord1 = transFigure.transform(ax1.transData.transform(xyA))
coord2 = transFigure.transform(ax2.transData.transform(xyB))
line = lines.Line2D(
    (coord1[0], coord2[0]),  # xdata
    (coord1[1], coord2[1]),  # ydata
    transform=fig.transFigure,
    color="black",
)
fig.lines.append(line)

# Show figure
plt.show()

这将产生以下输出：

然后，使用这篇博客文章，我认为答案是创建一个matplotlib.patches.FancyArrowPatch并将其附加到fig.patches（而不是创建一个matplotlib.lines.Line2D并将其附加到fig.lines）。在查阅了matplotlib.patches.FancyArrowPatch文档，以及一些试错之后，我得出了一个在matplotlib 3.1.2中有效的解决方案：

from matplotlib import patches, pyplot as plt

fig = plt.figure()

# First subplot
ax1 = fig.add_subplot(121)
plt.plot([0, 1], [0, 1])

# Second subplot
ax2 = fig.add_subplot(122)
plt.plot([0, 1], [0, 1])

# Add line from one subplot to the other
xyA = [0.5, 1.0]
ax1.plot(*xyA, "o")
xyB = [0.75, 0.25]
ax2.plot(*xyB, "o")
transFigure = fig.transFigure.inverted()
coord1 = transFigure.transform(ax1.transData.transform(xyA))
coord2 = transFigure.transform(ax2.transData.transform(xyB))
arrow = patches.FancyArrowPatch(
    coord1,  # posA
    coord2,  # posB
    shrinkA=0,  # so tail is exactly on posA (default shrink is 2)
    shrinkB=0,  # so head is exactly on posB (default shrink is 2)
    transform=fig.transFigure,
    color="black",
    arrowstyle="-|>",  # "normal" arrow
    mutation_scale=30,  # controls arrow head size
    linewidth=3,
)
fig.patches.append(arrow)

# Show figure
plt.show()

然而，根据下面的评论，在matplotlib 3.4.2中这种方法不起作用，你会得到以下结果：

请注意，箭头的端点没有与目标点（橙色圆圈）对齐，它们应该对齐。

此版本更改也导致原始线条示例以相同方式失败。

然而，有一个更好的修补程序！使用ConnectionPatch（docs），它是FancyArrowPatch的子类，而不是直接使用FancyArrowPatch作为ConnectionPatch是专门为此用例设计的，并且更正确地处理变换，如在此matplotlib documentation example中所示。

fig = plt.figure()

# First subplot
ax1 = fig.add_subplot(121)
plt.plot([0, 1], [0, 1]) 

# Second subplot
ax2 = fig.add_subplot(122)
plt.plot([0, 1], [0, 1]) 

# Add line from one subplot to the other
xyA = [0.5, 1.0]
ax1.plot(*xyA, "o")
xyB = [0.75, 0.25]
ax2.plot(*xyB, "o")
# ConnectionPatch handles the transform internally so no need to get fig.transFigure
arrow = patches.ConnectionPatch(
    xyA,
    xyB,
    coordsA=ax1.transData,
    coordsB=ax2.transData,
    # Default shrink parameter is 0 so can be omitted
    color="black",
    arrowstyle="-|>",  # "normal" arrow
    mutation_scale=30,  # controls arrow head size
    linewidth=3,
)
fig.patches.append(arrow)

# Show figure
plt.show()

这将在matplotlib 3.1.2和matplotlib 3.4.2中产生正确的输出，如下所示：

要在matplotlib 3.4.2中绘制正确位置的跨越两个子图的连接线，请使用一个ConnectionPatch，但是使用arrowstyle="-"（即没有箭头，只有一条线）。

注意：您不能使用：

plt.arrow，因为它会自动添加到当前轴中，所以只会出现在一个子图中。
matplotlib.patches.Arrow，因为轴-图形转换会使箭头变形。
matplotlib.patches.FancyArrow，因为这也会导致箭头变形。